回归型RBF神经网络,regressive RBF neural network,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) regressive RBF neural network 点击朗读

回归型RBF神经网络

A regressive RBF neural network model is established to approach the function relationship of the tw.

考虑到土的物理参数测定方法比较简单,且实测变异性小,而力学参数实测变异性大的特点,利用神经网络有较好的数值逼近能力的特点,建立了回归型RBF神经网络模型来逼近两者之间的函数关系。

2) RBF neural net model 点击朗读

RBF神经网络模型

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3) RBF Neural Network 点击朗读

RBF神经网络

Prediction PM_(10) concentration based on PCA and RBF Neural Network; 点击朗读

基于PCA与RBF神经网络的PM_(10)质量浓度预测

Research on fault diagnosis method based on RBF neural networks for nuclear power plant; 点击朗读

基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究

Prediction of Parison Dimension Based on RBF Neural Network in Plastics Extrusion Blow Molding;

基于RBF神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸的预测

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4) RBF network 点击朗读

RBF神经网络

The paper introduces briefly the standard modeling method of the alloy burden in steelmaking refining period for LF finer and the RBF network.

文章对LF精炼炉炼钢精炼环节合金配料的常用建模方法和RBF神经网络作了简单介绍,运用实际数据进行建模、预测,并就其预测结果进行绝对误差曲线比较,得出RBF网络相对于其它方法具有较好的预测结果。

In view of the non-linear variation in the response information,the KPCA is used to extract the feature as the input of the RBF network.

提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性。

The paper applies the RBF network feedforward controller combined with the proportion-feedback controller on the turntable servo system.

以转台伺服系统为控制对象 ,采用RBF神经网络前馈控制和比例反馈相结合的方法 ,并利用单神经元对系统模型进行在线辨识 ,为前馈控制器提供Jacobian参数。

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5) RBF neural networks 点击朗读

RBF神经网络

ECT image reconstruction based on RBF neural networks; 点击朗读

基于RBF神经网络的ECT图像重建

Application of RBF neural networks in harmonic detection; 点击朗读

RBF神经网络在谐波检测中的应用

The Study and Application of Sale Forecasting Model Based on the RBF Neural Networks; 点击朗读

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

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6) RBFNN

RBF神经网络

A Prediction Model for Molten Iron Desulfuration Based on An Improved RBFNN; 点击朗读

一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型

Research on Quasigeoid Refinement Model of Line Project Base on RBFNN; 点击朗读

基于RBF神经网络的线路工程似大地水准面精化模型研究

Application of an Improved RBFNN in Nonlinear System; 点击朗读

改进的RBF神经网络在非线性系统中的应用

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补充资料：Hopfield神经网络模型

Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model

　　收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。

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参考词条

改进型RBF神经网络 BP-RBF神经网络模型 Elman回归神经网络回归神经网络回归神经网络(DRNN)

RBF 神经网络 Elman型回归神经网络回归神经网络模型

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 回归型RBF神经网络 1) regressive RBF neural network 回归型RBF神经网络 1. A regressive RBF neural network model is established to approach the function relationship of the tw. 考虑到土的物理参数测定方法比较简单,且实测变异性小,而力学参数实测变异性大的特点,利用神经网络有较好的数值逼近能力的特点,建立了回归型RBF神经网络模型来逼近两者之间的函数关系。 2) RBF neural net model RBF神经网络模型例句>> 3) RBF Neural Network RBF神经网络 1. Prediction PM_(10) concentration based on PCA and RBF Neural Network; 基于PCA与RBF神经网络的PM_(10)质量浓度预测 2. Research on fault diagnosis method based on RBF neural networks for nuclear power plant; 基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究 3. Prediction of Parison Dimension Based on RBF Neural Network in Plastics Extrusion Blow Molding; 基于RBF神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸的预测更多例句>> 4) RBF network RBF神经网络 1. The paper introduces briefly the standard modeling method of the alloy burden in steelmaking refining period for LF finer and the RBF network. 文章对LF精炼炉炼钢精炼环节合金配料的常用建模方法和RBF神经网络作了简单介绍,运用实际数据进行建模、预测,并就其预测结果进行绝对误差曲线比较,得出RBF网络相对于其它方法具有较好的预测结果。 2. In view of the non-linear variation in the response information,the KPCA is used to extract the feature as the input of the RBF network. 提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性。 3. The paper applies the RBF network feedforward controller combined with the proportion-feedback controller on the turntable servo system. 以转台伺服系统为控制对象 ,采用RBF神经网络前馈控制和比例反馈相结合的方法 ,并利用单神经元对系统模型进行在线辨识 ,为前馈控制器提供Jacobian参数。更多例句>> 5) RBF neural networks RBF神经网络 1. ECT image reconstruction based on RBF neural networks; 基于RBF神经网络的ECT图像重建 2. Application of RBF neural networks in harmonic detection; RBF神经网络在谐波检测中的应用 3. The Study and Application of Sale Forecasting Model Based on the RBF Neural Networks; 基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用更多例句>> 6) RBFNN RBF神经网络 1. A Prediction Model for Molten Iron Desulfuration Based on An Improved RBFNN; 一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型 2. Research on Quasigeoid Refinement Model of Line Project Base on RBFNN; 基于RBF神经网络的线路工程似大地水准面精化模型研究 3. Application of an Improved RBFNN in Nonlinear System; 改进的RBF神经网络在非线性系统中的应用更多例句>> 补充资料：Hopfield神经网络模型 Hopfield神经网络模型 Hopfield neural network model 　　收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。说明：*补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条改进型RBF神经网络 BP-RBF神经网络模型 Elman回归神经网络回归神经网络回归神经网络(DRNN)

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